检索结果-内蒙古大学图书馆

地理与地理信息科学 2025年第2期41卷 10-16,46页

作者：张洪玮申申范虹阮文阳陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 北京航天计量测试技术研究所北京100076

近年来城市倾斜摄影模型已广泛应用于城市规划等领域,但因数据量巨大易造成模型应用困难,且现有简化方法面对具体应用需求尚不能针对不同地物灵活调整简化比例。该文提出顾及地物类型重要度的城市倾斜摄影模型网格简化算法,并以一个重... 详细信息

近年来城市倾斜摄影模型已广泛应用于城市规划等领域,但因数据量巨大易造成模型应用困难,且现有简化方法面对具体应用需求尚不能针对不同地物灵活调整简化比例。该文提出顾及地物类型重要度的城市倾斜摄影模型网格简化算法,并以一个重点关注建筑物对象的城市场景为例,基于具有语义信息的城市倾斜摄影数据集,对该算法与Quadric Error Metrics(QEM)算法、结构感知网格简化算法(SAMD)、鲁棒的通用三维模型低多边形网格生成方法(RoloPM)开展对比实验。结果表明,当整体简化比例相同(70%和85%)时,该算法对重点地物的简化结果在视觉效果、几何相似性以及简化效率方面均优于对比算法,可以满足实际应用中灵活简化大场景城市倾斜摄影模型的需求。

关键词：城市倾斜摄影模型轻量化网格简化地物类型 QEM算法

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自主PDM三维模型轻量化集成及可视化浏览

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机械工程师 2025年第4期 92-98页

作者：王晓晗肖鹏安宋达姚素新吕应华中国舰船研究设计中心武汉430064

在国产PDM软件海云PDM的基础上,研究了三维CAD模型的数据结构,提出了三维模型数据管理集成框架,实现了国产三维软件SPD对轮机专业数据的集成管理。通过三维模型轻量化转换接口,对原模型文件进行轻量化处理,并开发了三维模型轻量化浏览界... 详细信息

在国产PDM软件海云PDM的基础上,研究了三维CAD模型的数据结构,提出了三维模型数据管理集成框架,实现了国产三维软件SPD对轮机专业数据的集成管理。通过三维模型轻量化转换接口,对原模型文件进行轻量化处理,并开发了三维模型轻量化浏览界面,实现轻量化模型的浏览、测量、剖切、模型爆炸等功能。

关键词：船舶 PDM 模型轻量化可视化

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基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法

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航空兵器 2024年第1期31卷 97-102页

作者：魏昊坤刘敬一陈金勇楚博策孙裕鑫朱进中国电子科技集团公司第五十四研究所航天信息应用技术重点实验室石家庄050081 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

由于遥感图像拍摄的高度和设备不同导致每张图像的地面采样间隔(GSD)也不同,许多小目标往往易被忽略,遥感图像中旋转框目标检测成为当下研究热点。现有的旋转框检测算法主要面向通用场景下的多尺度目标检测,特征金字塔中特征融合计算操... 详细信息

由于遥感图像拍摄的高度和设备不同导致每张图像的地面采样间隔(GSD)也不同,许多小目标往往易被忽略,遥感图像中旋转框目标检测成为当下研究热点。现有的旋转框检测算法主要面向通用场景下的多尺度目标检测,特征金字塔中特征融合计算操作复杂且耗时,部署到无人机上的边缘端设备时面临很大的挑战。因此本文针对该场景下的小目标检测提出基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法,首先依据图像的GSD信息进行尺度归一化,然后去除特征金字塔中冗余的高层特征图,最后针对小目标检测调整锚框的尺寸。本方法在DOTA数据集上进行训练验证,结果表明本文提出的基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法在识别精度与传统模型一致的情况下,模型参数量较原模型减少2.7%,模型大小减少28%,推理速度提升13.24%。

关键词：目标检测特征金字塔模型轻量化遥感图像无人机

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顾及几何细节特征的铁路基础设施BIM模型轻量化方法

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武汉大学学报(信息科学版) 2024年

作者：谢亚坤张杨胡语侬詹妮孙婷朱军朱庆西南交通大学地球科学与工程学院

铁路基础设施BIM模型的轻量化对于数据高效处理具有重要意义，然而现有轻量化算法存在几何特征保持能力弱、细节信息丢失严重等问题。因此，提出一种顾及几何细节特征的铁路基础设施BIM（Building Information Modeling）模型轻量化方... 详细信息

铁路基础设施BIM模型的轻量化对于数据高效处理具有重要意义，然而现有轻量化算法存在几何特征保持能力弱、细节信息丢失严重等问题。因此，提出一种顾及几何细节特征的铁路基础设施BIM（Building Information Modeling）模型轻量化方法，重点探讨了轨道、路基、隧道和桥梁BIM模型几何细节特征及其轻量化需求，构建边界保持、角度误差控制、邻域三角形平均面积等简化规则，设计多类型铁路基础设施简化方法，并通过5种评价标准对方法有效性进行了详细分析。实验结果表明，本文方法在保留更多几何细节特征的同时，可有效降低轻量化模型的几何误差，同时方法具有高质量的视觉效果，能够适用于铁路基础设施模型轻量化。

关键词：铁路基础设施 BIM 模型轻量化几何特征细节特征

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保持外观的CAD模型轻量化技术

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计算机应用 2013年第6期33卷 1719-1722页

作者：殷明强李世其华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

随着CAD/CAM技术的发展,整个产品的设计、虚拟制造和数字化样机都可在计算机中完成,使得包含大量数据的复杂装配体(即大装配体)的设计成为产品设计过程中的必需元素。由于大装配体模型数据量庞大,在普通PC机中处理极为不便,为了提高处... 详细信息

随着CAD/CAM技术的发展,整个产品的设计、虚拟制造和数字化样机都可在计算机中完成,使得包含大量数据的复杂装配体(即大装配体)的设计成为产品设计过程中的必需元素。由于大装配体模型数据量庞大,在普通PC机中处理极为不便,为了提高处理速度,需要对大装配体模型进行简化。在不改变装配模型格式和整体外观的前提下,提出了两种装配体模型的轻量化方案:1)从装配体中删除隐藏的零部件;2)从装配体中删除隐藏的特征。零件和特征的可见性是通过从多个视点预渲染装配模型,然后读取渲染缓冲区的结果并进行分析而得到。实验结果证实该算法能在不改变CAD模型格式和外观的前提下准确地删除装配体中的隐藏零件和特征。

关键词：模型轻量化装配体 CAD模型

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基于边塌陷减面的实景三维模型轻量化技术

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测绘通报 2024年第S1期 53-56,190页

作者：何洁郭静刘天清贺鸿愿王星星湖南省第一测绘院湖南长沙410000 实景三维建设与应用技术湖南省工程研究中心湖南长沙410000

实景三维模型由于其丰富的场景展现能力,广泛应用在数字孪生和地理测绘等领域。然而,丰富的三维场景和细节所包含的数据量十分庞大,给实景三维模型的存储、传输、渲染与展示带来了极大的挑战。针对上述问题,本文提出了一种面向实景三维... 详细信息

实景三维模型由于其丰富的场景展现能力,广泛应用在数字孪生和地理测绘等领域。然而,丰富的三维场景和细节所包含的数据量十分庞大,给实景三维模型的存储、传输、渲染与展示带来了极大的挑战。针对上述问题,本文提出了一种面向实景三维模型的轻量化处理方法,首先引入模型预处理技术,去除模型噪音和非流行边;然后通过边塌陷减面的轻量化算法,精简模型拓扑结构;最后加入反转检测算法,防止边塌陷过程中出现面反转的情况。对张家界景区4个真实场景的测试结果表明,该技术可以在保留模型整体外观和场景细节的基础上,压缩至原始模型大小的3.7%~10.9%,使得复杂场景的实景三维模型能够在计算机中更加快速真实地反映或显示世界的地理地貌或城市建筑。

关键词：实景三维模型轻量化边塌陷模型减面模型去噪模型拓扑简化

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用于桥梁施工监控管理的BIM模型轻量化流程

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公路交通科技（应用技术版） 2018年第12期14卷 230-231页

作者：苏建明徐飞萍田隽王超凡张志刚山东高速股份有限公司山东济南250101 北京交通大学北京100044 北京新桥技术发展有限公司北京100088

BIM模型作为工程项目信息的载体,拥有大量的数据,使其对计算机的要求过高,影响了项目管理协作效率,因此亟需对模型进行轻量化处理。本文对BIM模型轻量化的关键技术以及流程进行了详细分析。利用基于WebGL的BIM模型轻量化技术,对三维信... 详细信息

BIM模型作为工程项目信息的载体,拥有大量的数据,使其对计算机的要求过高,影响了项目管理协作效率,因此亟需对模型进行轻量化处理。本文对BIM模型轻量化的关键技术以及流程进行了详细分析。利用基于WebGL的BIM模型轻量化技术,对三维信息模型进行轻量化处理,降低使用时对计算机硬件的要求,使BIM模型更加具有普适性,对BIM模型在设计、施工和后续运维阶段的管理中的应用具有重要意义。

关键词：施工监控 BIM 模型轻量化 WebGL

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保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法

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电子测量技术 2024年第9期47卷 154-162页

作者：王彦海张宇昊李成陈树平龚昕玺三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 三峡大学湖北省输电线路工程技术研究中心宜昌443002 中国南方电网超高压输电公司梧州局梧州543002

针对输电铁塔三维网格模型简化后出现模型细节特征大量缺失的问题,以QEM算法为基础,提出了一种保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法。该算法首先确定了输电铁塔三维网格模型中的细节特征定义,然后提出了输电铁塔细节特征提取... 详细信息

针对输电铁塔三维网格模型简化后出现模型细节特征大量缺失的问题,以QEM算法为基础,提出了一种保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法。该算法首先确定了输电铁塔三维网格模型中的细节特征定义,然后提出了输电铁塔细节特征提取策略,并且引入细节特征显著因子和顶点近似曲率因子对QEM算法中的简化代价进行优化。实验结果表明,优化后的算法可以有效保留输电铁塔三维网格模型的重要几何特征和细节特征,避免了简化后模型出现大面积的特征缺失问题,并且相较于普通QEM算法,优化后的算法所简化的模型在最大误差、平均误差和均方差上分别至少下降了39.77%、10.64%和64.99%,实现了输电铁塔三维网格模型的高质量轻量化。

关键词：输电铁塔三维网格模型模型轻量化边折叠二次误差度量算法细节特征

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保持细节几何特征的三维网格模型轻量化算法

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计算机应用 2023年第4期43卷 1226-1232页

作者：张韵王淑营郑庆张海柱西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 西南交通大学机械工程学院成都610031

对三维模型进行轻量化的一个重要策略是利用网格简化算法减少模型表面的三角面片数量,其中广泛使用的边折叠算法相较于其他网格简化算法效率更高、简化效果更好,然而该算法存在简化过程中可能损坏或丢失部分细节几何特征的问题。为了解... 详细信息

对三维模型进行轻量化的一个重要策略是利用网格简化算法减少模型表面的三角面片数量,其中广泛使用的边折叠算法相较于其他网格简化算法效率更高、简化效果更好,然而该算法存在简化过程中可能损坏或丢失部分细节几何特征的问题。为了解决上述问题,提出通过增加曲线近似曲率和模型待折叠边的一阶邻域三角形的平均面积作为惩罚因子,以优化原始算法的边折叠代价。首先,根据几何中曲线曲率的定义,提出了曲线近似曲率的计算公式;其次,在顶点法向量的计算过程中,使用面积加权和内角加权两个阶段对初始法向量进行修正,从而考虑更加丰富的模型几何信息。通过实验验证了优化后算法的性能,与经典的二次误差测度(QEM)算法、顾及角度误差的网格简化算法相比,优化算法处理后的模型的最大误差分别至少降低了73.96%和49.77%;与QEM算法相比,优化算法处理后的模型Hausdorff距离至少降低了17.69%。可见,在模型轻量化的过程中,优化算法能够减少模型的形变,更好地维持自身的细节几何特征。

关键词：网格简化边折叠曲线近似曲率一阶邻域三角形面积模型轻量化

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图像识别中小样本学习方法与模型轻量化研究

图像识别中小样本学习方法与模型轻量化研究

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作者：李文静中国科学技术大学

学位级别：博士

2012年以来,深度神经网络在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智慧医疗等多个领域取得了优异的成果。这是卜数只偶,也是水到渠成。究其本质,还是得益于三个基础的驱动,包括:大数据(充分标注)、大模型(参数量庞大)和大计算(高性能计... 详细信息

2012年以来,深度神经网络在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智慧医疗等多个领域取得了优异的成果。这是卜数只偶,也是水到渠成。究其本质,还是得益于三个基础的驱动,包括:大数据(充分标注)、大模型(参数量庞大)和大计算(高性能计算)。正因为对这三个基础的严重依赖,也在一定程度上限制了人工智能的进一步发展和普及。首先,大模型对大数据的过度依赖表现在其在训练阶段必须在大量的标注充分的数据下训练,否则模型的准确率将大大降低。很多新的应用场景的样本获取困难并且标注成本极高,因此不少学者开始研究小样本学习方法,目的是当面对一个新的场景时,快速的从少量的有标记样本中学会认识新的类别。其次,大模型对大计算的依赖表现在其无论在训练和测试阶段均需要拥有大量存储空间和优异计算性能的硬件平台的加持。那么,对于很多的存储和计算资源均极其有限的测试场景,比如移动端(智能手机,自动驾驶汽车等),离线监控设备(公共摄像头,汽车行车记录仪等),现有的训练好的大模型将会出现水土不服,无法顺利落地。于是,模型轻量化问题也被领域内科研人员广泛关注。研究模型轻量化的目的是压缩模型参数量,使其在移动端顺利部署。基于以上背景,本文面对实际环境中图像识别应用的真实需求,重点研究深度学习模型落地时亟待解决的两个问题:小样本(训练数据标注不充分)和模型轻量化(测试平台存储计算资源有限)的问题。首先,基于通用的小样本任务,本文主要对小样本问题中的度量方式、特征提取方法以及如何利用无标签样本进行了研究。得益于对于小样本学习方法的研究,本文进一步研究了具体细粒度图像任务中的小样本问题,即行人重识别中的单视角问题。其次,为了研究模型轻量化方法,本文选取一个代表性的智能车载应用驾驶行为分析作为具体研究载体。行人重识别和驾驶行为分析分别为图像识别算法在公共安全和交通安全领域的两大典型应用。其中行人重识别研究的是一个室外的远距离开放场景,而驾驶行为分析研究的是车内的近距离封闭场景。总之,本研究的目的在于降低图像识别应用的普及成本,突破人工智能应用的场景限制,使其在更广泛的领域为更多的人带来更多助益。具体研究内容如下:一、针对小样本问题,从度量学习(metric learning)角度出发,提出了一种新的面向直推小样本学习的局部和全局的相似度度量方式。具体地,局部相似度不仅考虑了查询集和支撑集样本之间的局部关系,而且将支撑集样本之间,以及查询集样本之间的局部关系都考虑进来。为了充分利用每个任务的局部信息,我们提出了一个新的基于特定任务的全局相似度计算方法。在手写数据集Omniglot,通用图像分类数据集miniImageNet,tiered ImageNet上的实验结果表明,局部和全局相似度结合的度量方式能够显著提高小样本分类准确率。二、针对小样本问题,从数据角度出发,提出了一种新的基于上文相似度的二阶注意力模型用于解决半监督的小样本分类问题(semi-supervised few-shot learning)。为了提高特征提取网络的表达能力,在不增加网络参数的前提下,我们提出提取中间层输出的二阶注意力特征。为了充分利用无标签样本集中的正样本的信息,提出一种基于上下文的新的相似度计算方法。在手写数据集Omniglot,通用图像识别数据集miniImageNet,tieredImageNet和细粒度图像识别数据集CUB上的实验结果证明了算法的优越性。三、针对小样本问题,从应用角度,提出一种新的面向应用的基于单视角的小样本学习方法(OVL)。将研究重心从一般问题过渡到具体任务,研究一个开放远距离场景——行人重识别问题中的跨摄像头场景下的小样本问题的解决方案。具体地,为了解决不同摄像头下数据分布不同的问题,设计了一个对抗多源学习方法,用于对齐不同摄像头数据的分布。为了避免无标签样本中负样本对模型训练的干扰,提出一个对抗负样本剔除算法。在Market-1501,DukeMTMC-reID,MSMT17三个数据集上的实验结果表明,我们提出的OVL算法在只有少量标注样本的前提下,可以达到优于现有的域自适应方法和半监督的方法的结果。四、针对模型轻量化问题,提出一种新的基于样本的多教师知识蒸馏的方法(IsMt-KD),学习准确率高,速度快的轻量卷积神经网络。以一个封闭近距离的车内场景——驾驶行为分析问题作为研究载体,研究智能车载移动端图像识别模型的轻量化问题。具体地,为了减少知识蒸馏过程中来自教师网络的误导问题,设计了一个新的基于样本的为教师打分的方法(ISTG)。基于ISTG,实现基于样本的中间层和输出层高效知识蒸馏。在AUC和StateFarm数据集上的实验结果表明,经过IsMt-KD蒸馏的轻量模型能够达到与大模型相当的准确率,并且保持了轻量模型在参数量和执行速度方面的优势。综上所述,本文重点关注应用

关键词：图像识别度量学习直推小样本学习半监督小样本学习行人重识别模型轻量化知识蒸馏

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